Google I/O'yu ayarladığınız için teşekkür ederiz. İsteğe bağlı olarak tüm oturumları görüntüleyin İsteğe bağlı olarak izleyin

tensör akışı:: tensör

#include <tensor.h>

N boyutlu bir değerler dizisini temsil eder.

Özet

Yapıcılar ve Yıkıcılar

Tensor ()
1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan nokta tensörü oluşturur.
Tensor (DataType type, const TensorShape & shape)
Verilen type ve shape bir Tensör oluşturur.
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape)
Temel arabelleği tahsis etmek için a ayırıcısını kullanarak giriş type ve shape ile bir tensör oluşturur.
Tensor (Allocator *a, DataType type, const TensorShape & shape, const AllocationAttributes & allocation_attr)
Temel arabelleği tahsis etmek için a ayırıcısını ve belirtilen "allocation_attr" öğesini kullanarak giriş type ve shape bir tensör oluşturur.
Tensor (DataType type)
Verilen veri türünde boş bir Tensör oluşturur.
Tensor (float scalar_value)
Tensor (double scalar_value)
Tensor (int32 scalar_value)
Tensor (uint32 scalar_value)
Tensor (uint16 scalar_value)
Tensor (uint8 scalar_value)
Tensor (int16 scalar_value)
Tensor (int8 scalar_value)
Tensor (string scalar_value)
Tensor (complex64 scalar_value)
Tensor (complex128 scalar_value)
Tensor (int64 scalar_value)
Tensor (uint64 scalar_value)
Tensor (bool scalar_value)
Tensor (qint8 scalar_value)
Tensor (quint8 scalar_value)
Tensor (qint16 scalar_value)
Tensor (quint16 scalar_value)
Tensor (qint32 scalar_value)
Tensor (bfloat16 scalar_value)
Tensor (Eigen::half scalar_value)
Tensor (ResourceHandle scalar_value)
Tensor (const char *scalar_value)
Tensor (const Tensor & other)
Oluşturucuyu kopyalayın.
Tensor ( Tensor && other)
Yapıcıyı taşı.
~Tensor ()

Kamu işlevleri

AllocatedBytes () const
size_t
AsProtoField (TensorProto *proto) const
void
proto *this tensörün içeriğiyle doldurur.
AsProtoTensorContent (TensorProto *proto) const
void
BitcastFrom (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)
Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın, yeniden şekillendirin ve tamponun veri tipini yeniden yorumlayın.
CopyFrom (const Tensor & other, const TensorShape & shape) TF_MUST_USE_RESULT
bool
Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın ve yeniden şekillendirin.
DebugString (int num_values) const
string
Hata ayıklamaya uygun tensörün insan tarafından okunabilir bir özeti.
DebugString () const
string
DeviceSafeDebugString () const
string
FillDescription (TensorDescription *description) const
void
TensorDescription protokolünü, izleme ve hata ayıklama için yararlı olan tensör hakkında meta verilerle doldurun.
FromProto (const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT
bool
other ayrıştırın ve tensörü oluşturun.
FromProto (Allocator *a, const TensorProto & other) TF_MUST_USE_RESULT
bool
IsAligned () const
bool
Bu tensör hizalanmışsa true değerini döndürür.
IsInitialized () const
bool
Gerekirse, bu Tensör başlatıldı mı?
IsSameSize (const Tensor & b) const
bool
NumElements () const
int64
Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.
SharesBufferWith (const Tensor & b) const
bool
Slice (int64 dim0_start, int64 dim0_limit) const
Bu tensörü 1. boyut boyunca dilimleyin.
SubSlice (int64 index) const
1. boyut boyunca bu tensörden bir alt dilim seçin.
SummarizeValue (int64 max_entries, bool print_v2) const
string
*this içindeki ilk max_entries değerlerini bir dizeye dönüştürün.
TotalBytes () const
size_t
Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür.
UnsafeCopyFromInternal (const Tensor & other, DataType dtype, const TensorShape & shape)
void
BitcastFrom gibi, ancak herhangi bir ön koşul karşılanmazsa CHECK başarısız olur.
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Tensör verilerini, new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün ve yeni bir T tipine yayınlayın.
bit_casted_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
Tensör verilerini, new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün ve yeni bir T tipine yayınlayın.
bit_casted_tensor ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün.
bit_casted_tensor () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün.
dim_size (int d) const
int64
Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.
dims () const
int
Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.
dtype () const
DataType
Veri türünü döndürür.
flat ()
TTypes< T >::Flat
Tensör verilerini, veri türünün ve belirtilen şeklin bir Eigen::Tensor olarak döndürün.
flat () const
TTypes< T >::ConstFlat
flat_inner_dims ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Verileri, tüm Tensör boyutlarını ancak son NDIMS-1'i sonucun ilk boyutuna daraltarak, NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür.
flat_inner_dims () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_inner_outer_dims (int64 begin)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Verileri, ilk 'başlangıç' Tensör boyutlarını sonucun ilk boyutuna ve son dims () - 'begin' - NDIMS'nin Tensor boyutlarını da son boyuta daraltarak NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür. sonuç.
flat_inner_outer_dims (int64 begin) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
flat_outer_dims ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Verileri, tüm Tensör boyutlarını ancak ilk NDIMS-1'i sonucun son boyutuna daraltarak, NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür.
flat_outer_dims () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
matrix ()
TTypes< T >::Matrix
matrix () const
TTypes< T >::ConstMatrix
operator= (const Tensor & other)
Operatör atayın. Bu tensör, diğerinin temel depolamasını paylaşır.
operator= ( Tensor && other)
Operatörü hareket ettirin. Ayrıntılar için yapıcıyı taşı konusuna bakın.
reinterpret_last_dimension ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor .
reinterpret_last_dimension () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor .
scalar ()
TTypes< T >::Scalar
Tensor verilerini sabit boyut 1'de bir TensorMap olarak döndürün: TensorMap > TensorMap > .
scalar () const
TTypes< T >::ConstScalar
shape () const
const TensorShape &
Tensörün şeklini döndürür.
shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
tensor ()
TTypes< T, NDIMS >:: Tensor
tensor () const
TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor
tensor_data () const
StringPiece
Geçerli tensörün arabelleğini eşleyen bir StringPiece döndürür.
unaligned_flat ()
TTypes< T >::UnalignedFlat
unaligned_flat () const
TTypes< T >::UnalignedConstFlat
unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes)
TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor
unaligned_shaped (gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes) const
TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor
vec ()
TTypes< T >::Vec
Tensör verilerini, bu Tensörün türü ve boyutlarıyla bir Eigen::Tensor olarak Tensor .
vec () const
TTypes< T >::ConstVec
Yukarıdaki tüm yöntemlerin Const sürümleri.

Kamu işlevleri

Tahsis Edilen Bayt

size_t AllocatedBytes() const 

AsProtoField

void AsProtoField(
  TensorProto *proto
) const 

proto *this tensörün içeriğiyle doldurur.

AsProtoField() için tekrarlanan alanı doldururken proto.dtype() proto.tensor_content proto.tensor_content() AsProtoTensorContent() içindeki içeriği kompakt bir biçimde kodlar.

AsProtoTensorContent

void AsProtoTensorContent(
  TensorProto *proto
) const 

BitcastKimden

Status BitcastFrom(
  const Tensor & other,
  DataType dtype,
  const TensorShape & shape
)

Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın, yeniden şekillendirin ve tamponun veri tipini yeniden yorumlayın.

Status::OK() döndürülürse, iki tensör artık aynı temel depolamayı paylaşır.

Bu çağrı, other tensörün ve verilen tip ve şeklin "uyumlu" olmasını gerektirir (yani aynı sayıda baytı işgal ederler).

özellikle:

shape.num_elements() * DataTypeSize(type)

eşit olmalı

other.num_elements() * DataTypeSize(other.dtype())

Ayrıca, bu işlev şunları gerektirir:

  • DataTypeSize(other.dtype()) != 0
  • DataTypeSize(type) != 0

Gereksinimlerden herhangi biri karşılanmazsa, error::InvalidArgument döndürülür.

Kopyalama

bool CopyFrom(
  const Tensor & other,
  const TensorShape & shape
) TF_MUST_USE_RESULT

Diğer tensörü bu tensöre kopyalayın ve yeniden şekillendirin.

Bu tensör, diğerinin temel depolamasını paylaşır. other.shape() , verilen shape ait aynı sayıda öğeye sahipse true değerini döndürür.

hata ayıklama dizesi

string DebugString(
  int num_values
) const 

Hata ayıklamaya uygun tensörün insan tarafından okunabilir bir özeti.

hata ayıklama dizesi

string DebugString() const 

DeviceSafeDebugString

string DeviceSafeDebugString() const 

Açıklama Doldur

void FillDescription(
  TensorDescription *description
) const 

TensorDescription protokolünü, izleme ve hata ayıklama için yararlı olan tensör hakkında meta verilerle doldurun.

Proto'dan

bool FromProto(
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

other ayrıştırın ve tensörü oluşturun.

Ayrıştırma başarılı olursa true döndürür. Ayrıştırma başarısız olursa, *this durumu değişmez.

Proto'dan

bool FromProto(
  Allocator *a,
  const TensorProto & other
) TF_MUST_USE_RESULT

Hizalanmış

bool IsAligned() const 

Bu tensör hizalanmışsa true değerini döndürür.

Başlatıldı

bool IsInitialized() const 

Gerekirse, bu Tensör başlatıldı mı?

Sıfır elemanlı Tensörler, hiç atanmamış olsalar ve herhangi bir bellek tahsis edilmemiş olsalar bile her zaman başlatılmış olarak kabul edilir.

AynıSize

bool IsSameSize(
  const Tensor & b
) const 

NumElements

int64 NumElements() const 

Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.

PaylaşımlarBufferWith

bool SharesBufferWith(
  const Tensor & b
) const 

Dilim

Tensor Slice(
  int64 dim0_start,
  int64 dim0_limit
) const 

Bu tensörü 1. boyut boyunca dilimleyin.

Yani, döndürülen tensör, döndürülen[i, ...] == bu[dim0_start + i, ...]'yi karşılar. Döndürülen tensör, temel tensör arabelleğini bu tensörle paylaşır.

NOT: Geri dönen tensör, şekle bağlı olarak bu tensör ile aynı hizalama gereksinimini karşılamayabilir. Arayan, hizalama gereksinimi olan belirli yöntemleri (örneğin, flat() , tensor() ) çağırmadan önce döndürülen tensörün hizalamasını kontrol etmelidir.

NOT: N boyutlu bir tensör ile beslendiğinde, bu yöntem ayrıca N boyutlu bir tensör döndürür. Bir alt tensör seçmek istiyorsanız, bkz. SubSlice.

GEREKTİRİR: dims() >= 1 GEREKLİDİR: 0 <= dim0_start <= dim0_limit <= dim_size(0)

alt dilim

Tensor SubSlice(
  int64 index
) const 

1. boyut boyunca bu tensörden bir alt dilim seçin.

N boyutlu bir tensör ile beslendiğinde, bu yöntem N-1 boyutlu bir tensör döndürür; burada döndürülen tensör, ilk boyut boyunca giriş tensörünün bir alt dilimidir. Döndürülen tensörün N-1 boyutları, giriş tensörünün son N-1 boyutlarıdır.

NOT: Geri dönen tensör, şekle bağlı olarak bu tensör ile aynı hizalama gereksinimini karşılamayabilir. Arayan, hizalama gereksinimi olan belirli yöntemleri (örneğin, flat() , tensor() ) çağırmadan önce döndürülen tensörün hizalamasını kontrol etmelidir.

GEREKTİRİR: dims() >= 1 GEREKLİDİR: 0 <= dim0_start < dim_size(0)

ÖzetleDeğer

string SummarizeValue(
  int64 max_entries,
  bool print_v2
) const 

*this içindeki ilk max_entries değerlerini bir dizeye dönüştürün.

tensör

 Tensor()

1 boyutlu, 0 elemanlı bir kayan nokta tensörü oluşturur.

Döndürülen Tensör bir skaler değildir (şekil {}), bunun yerine boş bir tek boyutlu Tensördür (şekil {0}, NumElements() == 0). Öğesi olmadığı için bir değer atanması gerekmez ve varsayılan olarak başlatılır ( IsInitialized() true). Bu istenmiyorsa, başlatma gerektiren tek elemanlı bir skaler oluşturmayı düşünün:

Tensor(DT_FLOAT, TensorShape({}))

      

Tensor

 Tensor(
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

Verilen type ve shape bir Tensör oluşturur.

LogMemory::IsEnabled() ise, ayırma, bilinmeyen bir çekirdekten ve adımdan geliyormuş gibi kaydedilir. Tensör yapıcısını doğrudan bir Op içinden çağırmak kullanımdan kaldırılmıştır: Çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.

Temeldeki arabellek, bir CPUAllocator kullanılarak tahsis edilir.

tensör

 Tensor(
  Allocator *a,
  DataType type,
  const TensorShape & shape
)

Temel arabelleği tahsis etmek için a ayırıcısını kullanarak giriş type ve shape ile bir tensör oluşturur.

LogMemory::IsEnabled() ise, ayırma, bilinmeyen bir çekirdekten ve adımdan geliyormuş gibi kaydedilir. Tensör yapıcısını doğrudan bir Op içinden çağırmak kullanımdan kaldırılmıştır: Çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.

a , bu Tensörün ömründen daha uzun ömürlü olmalıdır.

tensör

 Tensor(
  Allocator *a,
  DataType type,
  const TensorShape & shape,
  const AllocationAttributes & allocation_attr
)

Temel arabelleği tahsis etmek için a ayırıcısını ve belirtilen "allocation_attr" öğesini kullanarak giriş type ve shape bir tensör oluşturur.

Çekirdek ve adım biliniyorsa, ayırma_attr.allocation_will_be_logged true olarak ayarlanmalı ve tensör oluşturulduktan sonra LogMemory::RecordTensorAllocation çağrılmalıdır. Tensör yapıcısını doğrudan bir Op içinden çağırmak kullanımdan kaldırılmıştır: Çekirdeği ve adımı kaydeden yeni bir tensör tahsis etmek için OpKernelConstruction/OpKernelContext allocate_* yöntemlerini kullanın.

a , bu Tensörün ömründen daha uzun ömürlü olmalıdır.

tensör

 Tensor(
  DataType type
)

Verilen veri türünde boş bir Tensör oluşturur.

Tensor() gibi, IsInitialized() True döndüren 1 boyutlu, 0 elemanlı bir Tensör döndürür. Ayrıntılar için Tensor() belgelerine bakın.

tensör

 Tensor(
  float scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  double scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  int32 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  uint32 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  uint16 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  uint8 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  int16 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  int8 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  string scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  complex64 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  complex128 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  int64 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  uint64 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  bool scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  qint8 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  quint8 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  qint16 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  quint16 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  qint32 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  bfloat16 scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  Eigen::half scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  ResourceHandle scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  const char *scalar_value
)

tensör

 Tensor(
  const Tensor & other
)

Oluşturucuyu kopyalayın.

tensör

 Tensor(
  Tensor && other
)

Yapıcıyı taşı.

Bu çağrıdan sonra, güvenli bir şekilde yok edilebilir ve atanabilir, ancak diğer çağrılar (örn. şekil manipülasyonu) geçerli değildir.

Toplam Bayt

size_t TotalBytes() const 

Bu tensörün tahmini bellek kullanımını döndürür.

Güvenli Olmayan KopyalamaDâhiliden

void UnsafeCopyFromInternal(
  const Tensor & other,
  DataType dtype,
  const TensorShape & shape
)

BitcastFrom gibi, ancak herhangi bir ön koşul karşılanmazsa CHECK başarısız olur.

Kullanımdan kaldırıldı. Bunun yerine BitcastFrom'u kullanın ve döndürülen Status'u kontrol edin.

bit_casted_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

Tensör verilerini, new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün ve yeni bir T tipine yayınlayın.

Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. İzin verilen bit yayını, shaped() ile arasındaki tek farktır.

bit_casted_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const 

Tensör verilerini, new_sizes içinde belirtilen yeni şekle sahip bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün ve yeni bir T tipine yayınlayın.

Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. İzin verilen bit yayını, shaped() ile arasındaki tek farktır.

bit_casted_tensor

TTypes< T, NDIMS >::Tensor bit_casted_tensor()

Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün.

Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. NOT: Bu, bir bit yayınına izin verilmesi dışında tensor() ile aynıdır.

bit_casted_tensor

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor bit_casted_tensor() const 

Tensör verilerini, aynı boyutta ancak belirtilen T tipine bitsel olarak yayınlanmış bir Eigen::Tensor Tensor'a döndürün.

Bir bit yayını kullanmak, taşıma ve kopyalama işlemleri için kullanışlıdır. NOT: Bu, bir bit yayınına izin verilmesi dışında tensor() ile aynıdır.

dim_size

int64 dim_size(
  int d
) const 

Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.

kararır

int dims() const 

Tensör şekli için kolaylık erişimcisi.

Tüm şekil erişimcileri için, TensorShape içindeki tensor_shape.h ilgili yöntemlerine ilişkin yorumlara bakın.

tip

DataType dtype() const 

Veri türünü döndürür.

düz

TTypes< T >::Flat flat()

Tensör verilerini, veri türünün ve belirtilen şeklin bir Eigen::Tensor olarak döndürün.

Bu yöntemler, istediğiniz ölçü ve ölçülerde verilere erişmenizi sağlar. Onları çağırmak için Tensörün boyutlarının sayısını bilmenize gerek yoktur. Ancak, türün eşleştiğini ve istenen boyutların, tensörle aynı sayıda öğeye sahip bir Eigen::Tensor oluşturduğunu CHECK EDİN.

Örnek:

  
    typedef float T;
    Tensor my_ten(...built with Shape{planes: 4, rows: 3, cols: 5}...);
    // 1D Eigen::Tensor, size 60:
    auto flat = my_ten.flat();
    // 2D Eigen::Tensor 12 x 5:
    auto inner = my_ten.flat_inner_dims();
    // 2D Eigen::Tensor 4 x 15:
    auto outer = my_ten.shaped({4, 15});
    // CHECK fails, bad num elements:
    auto outer = my_ten.shaped({4, 8});
    // 3D Eigen::Tensor 6 x 5 x 2:
    auto weird = my_ten.shaped({6, 5, 2});
    // CHECK fails, type mismatch:
    auto bad   = my_ten.flat();

      

flat

TTypes< T >::ConstFlat flat() const 

flat_inner_dims

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_dims()

Verileri, tüm Tensör boyutlarını ancak son NDIMS-1'i sonucun ilk boyutuna daraltarak, NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür.

NDIMS > dims () ise, çıktı sıralamasını NDIMS yapmak için boyut 1'in önde gelen boyutları eklenecektir.

flat_inner_dims

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_dims() const 

flat_inner_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_inner_outer_dims(
  int64 begin
)

Verileri, ilk 'başlangıç' Tensör boyutlarını sonucun ilk boyutuna ve son dims () - 'begin' - NDIMS'nin Tensor boyutlarını da son boyuta daraltarak NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür. sonuç.

Eğer 'başlıyor' < 0 ise |'başlıyor'| boyut 1'in önde gelen boyutları eklenecektir. Eğer 'begin' + NDIMS > dims () ise, o zaman 'begin' + NDIMS - dims () takip eden boyut 1 boyutları eklenecektir.

flat_inner_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_inner_outer_dims(
  int64 begin
) const 

flat_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::Tensor flat_outer_dims()

Verileri, tüm Tensör boyutlarını ancak ilk NDIMS-1'i sonucun son boyutuna daraltarak, NDIMS boyutlarına sahip bir Eigen::Tensor olarak döndürür.

NDIMS > dims () ise, çıktı sıralamasını NDIMS yapmak için 1 boyutundaki sondaki boyutlar eklenecektir.

flat_outer_dims

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor flat_outer_dims() const 

matris

TTypes< T >::Matrix matrix()

matris

TTypes< T >::ConstMatrix matrix() const 

operatör=

Tensor & operator=(
  const Tensor & other
)

Operatör atayın. Bu tensör, diğerinin temel depolamasını paylaşır.

operatör=

Tensor & operator=(
  Tensor && other
)

Operatörü hareket ettirin. Ayrıntılar için yapıcıyı taşı konusuna bakın.

reinterpret_last_dimension

TTypes< T, NDIMS >::Tensor reinterpret_last_dimension()

Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor .

Örneğin, bu, NCHW_VECT_C int8 tensörlerini NCHW int32 tensörleri olarak değerlendirebilen çekirdekler için kullanışlıdır. sizeof(T), orijinal son boyuttaki orijinal öğe türü * num öğelerinin boyutuna eşit olmalıdır. NDIMS, orijinal boyut sayısından 1 eksik olmalıdır.

reinterpret_last_dimension

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor reinterpret_last_dimension() const 

Tensör verilerini, son boyut öğelerinin daha büyük bir türün tek öğelerine dönüştürüldüğü bir Eigen::Tensor .

Örneğin, bu, NCHW_VECT_C int8 tensörlerini NCHW int32 tensörleri olarak değerlendirebilen çekirdekler için kullanışlıdır. sizeof(T), orijinal son boyuttaki orijinal öğe türü * num öğelerinin boyutuna eşit olmalıdır. NDIMS, orijinal boyut sayısından 1 eksik olmalıdır.

skaler

TTypes< T >::Scalar scalar()

Tensor verilerini sabit boyut 1'de bir TensorMap olarak döndürün: TensorMap > TensorMap > .

scalar() kullanmak, tensörün boyutu derleme zamanında bilindiği için derleyicinin optimizasyonlar gerçekleştirmesini sağlar.

skaler

TTypes< T >::ConstScalar scalar() const 

şekil

const TensorShape & shape() const 

Tensörün şeklini döndürür.

şekilli

TTypes< T, NDIMS >::Tensor shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

şekilli

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const 

tensör

TTypes< T, NDIMS >::Tensor tensor()

tensör

TTypes< T, NDIMS >::ConstTensor tensor() const 

tensor_data

StringPiece tensor_data() const 

Geçerli tensörün arabelleğini eşleyen bir StringPiece döndürür.

Döndürülen StringPiece , CPU'nun doğrudan adresleyemediği aygıtlardaki bellek konumuna işaret edebilir.

NOT: Temeldeki tensör arabelleği yeniden sayılır, bu nedenle StringPiece tarafından eşlenen içeriğin ömrü arabelleğin ömrüyle eşleşir; arayanlar, StringPiece hala kullanılırken arabelleğin yok edilmemesini sağlamak için düzenleme yapmalıdır.

GEREKTİRİR: DataTypeCanUseMemcpy(dtype()) .

unaligned_flat

TTypes< T >::UnalignedFlat unaligned_flat()

unaligned_flat

TTypes< T >::UnalignedConstFlat unaligned_flat() const 

hizalanmamış_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::UnalignedTensor unaligned_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
)

hizalanmamış_şekilli

TTypes< T, NDIMS >::UnalignedConstTensor unaligned_shaped(
  gtl::ArraySlice< int64 > new_sizes
) const 

vec

TTypes< T >::Vec vec()

Tensör verilerini, bu Tensörün türü ve boyutlarıyla bir Eigen::Tensor olarak döndürün.

Tensörün veri türünü ve boyut sayısını bildiğinizde ve bir Eigen::Tensor'ün otomatik olarak Tensör boyutlarına göre boyutlandırılmasını istiyorsanız bu yöntemleri kullanın. Tür veya boyutlardan biri eşleşmiyorsa uygulama denetimi başarısız olur.

Örnek:

l10n-yer tutucu88

l10n-yer tutucu89

Yukarıdaki tüm yöntemlerin Const sürümleri.

~tensör

l10n-yer tutucu90